NumPy中的實用函數(shù)clip詳解
更新時間：2023年08月24日 10:48:47 作者：學習愛好者fz
這篇文章主要介紹了NumPy中的實用函數(shù)clip詳解,NumPy函數(shù)clip()用于保留數(shù)組中在間隔范圍內的值,給定一個范圍,范圍外的值將剪裁到范圍邊界,需要的朋友可以參考下的相關資料
NumPy中的clip函數(shù)
NumPy函數(shù)clip()用于保留數(shù)組中在間隔范圍內的值。
給定一個范圍，范圍外的值將剪裁到范圍邊界。
例如，如果指定的范圍為 [0，1] ，則小于0的值變?yōu)?，大于1的值變?yōu)?。
clip(a, a_min, a_max, out=None, **kwargs)
參數(shù)
- a:要被剪裁的NumPy數(shù)組
- a_min: 是最小值，可以是數(shù)值，NumPy數(shù)組或者空值None
- a_max: 是最最大值，可以是數(shù)值，NumPy數(shù)組或者空值None。最大值和最小值最多只有一個可以為空值None。如果a_min或者a_max是數(shù)組那么其維度必須與a相同。
- out：數(shù)組，默認為None。結果將放置在此數(shù)組中?？梢詾檩斎腙嚵?。out必須具有正確的維度才能保存輸出。
函數(shù)返回值：
NumPy數(shù)組，維度與a相同，數(shù)組a不會被改變。
具體例子如下：
例一：
輸入：
a = np.arange(10) np.clip(a, 1, 8)
輸出：
array([1, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 8])
輸入：
a
輸出：
array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
例二：
輸入:
np.clip(a, 3, 6, out=a)
輸出：
array([3, 3, 3, 3, 4, 5, 6, 6, 6, 6])
輸入：
a
輸出：
array([3, 3, 3, 3, 4, 5, 6, 6, 6, 6])
此時a會改變?yōu)榧舨煤蟮臄?shù)組
例三：
輸入：
a = np.arange(10)
輸入：
np.clip(a, [2, 4, 6, 1, 1, 4, 4, 4, 4, 4], 8)
輸出：
np.clip(a, [2, 4, 6, 1, 1, 4, 4, 4, 4, 4], 8)
最小值數(shù)組表示a中對應元素的最小值，例如a中的第一個數(shù)值對應的最小值是2，最大值是8。
最小值和最大值參數(shù)可以同時為數(shù)組，如下例：
例四：
輸入：
np.clip(a, [2, 4, 3, 1, 1, 4, 4, 4, 4, 4], [9, 7, 6, 5, 5, 8, 9, 7, 8, 6])
輸出：
array([2, 4, 3, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 6])
此時a中的第一個數(shù)值對應的最小值是2，最大值是9。
到此這篇關于NumPy中的實用函數(shù)clip詳解的文章就介紹到這了,更多相關NumPy中的clip內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！
相關文章
這篇文章主要介紹了Python中的切片函數(shù)Slice詳解,切片是對有序的集合而言,意思從有序集合里提取數(shù)據構成子集集合,給定提取的起點start、終點end以及方向上的步長step,能否切出非空子集,起點start需能沿步長方向上到達終點,需要的朋友可以參考下2023-09-09
這篇文章主要介紹了Python進階學習之帶你探尋Python類的鼻祖-元類,文中有非常詳細的解釋,對正在學習python的小伙伴們有很好的幫助,需要的朋友可以參考下2021-05-05
這篇文章主要介紹了Python IDE PyCharm的基本快捷鍵和配置簡介,PyCharm為一個收費的軟件,需要的朋友可以參考下2015-11-11
Python使用Redis實現(xiàn)作業(yè)調度系統(tǒng)(超簡單)
Redis作為內存數(shù)據庫的一個典型代表，已經在很多應用場景中被使用，這里僅就Redis的pub/sub功能來說說怎樣通過此功能來實現(xiàn)一個簡單的作業(yè)調度系統(tǒng)。這里只是想展現(xiàn)一個簡單的想法，所以還是有很多需要考慮的東西沒有包括在這個例子中，比如錯誤處理，持久化等2016-03-03
Pycharm2020.1安裝中文語言插件的詳細教程(不需要漢化)
這篇文章主要介紹了Pycharm2020.1安裝中文語言插件的詳細教程,不需要漢化,本文給大家分享三種方法，在這小編推薦使用方法二，具體內容詳情大家跟隨小編一起看看吧2020-08-08
基于tensorflow指定GPU運行及GPU資源分配的幾種方式小結
今天小編就為大家分享一篇基于tensorflow指定GPU運行及GPU資源分配的幾種方式小結，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧2020-02-02
Python中可使用openpyxl或pandas讀寫XLSX文件,openpyxl適合處理格式及大型文件（支持read_only模式）,pandas適用于數(shù)據操作與分塊讀?。ㄍㄟ^chunksize參數(shù)）,兩者均可處理多工作表2025-07-07
python相對于linux的shell腳本來說更簡單，功能更強大，代碼量也少很多，這里就為大家分享一下2021-09-09
這篇文章主要介紹了Python遍歷字典方式就實例詳解,文中通過示例代碼介紹的非常詳細，對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值,需要的朋友可以參考下2019-12-12
Python實現(xiàn)多態(tài)、協(xié)議和鴨子類型的代碼詳解
問起面向對象的三大特性，幾乎每個人都能對答如流：封裝、繼承、多態(tài)。今天我們就要來說一說Python實現(xiàn)多態(tài)、協(xié)議和鴨子類型，感興趣的朋友跟隨小編一起看看吧2019-05-05